【摘 要】
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电力数据安全随着电力信息网与互联网的接入变得尤为严峻,其数据与规模愈加庞大复杂。为了对其进行有效的安全分析及特征提取,提出一种基于特征提取的SQL注入攻击检测模型。
【机 构】
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国网天津市电力公司,南开大学软件学院,南开大学人工智能学院
【基金项目】
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国家电网公司总部科技项目(SGTJDK00DWJS1900105)
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电力数据安全随着电力信息网与互联网的接入变得尤为严峻,其数据与规模愈加庞大复杂。为了对其进行有效的安全分析及特征提取,提出一种基于特征提取的SQL注入攻击检测模型。从Web访问日志中提取SQL注入语法特征和行为特征,得到语法特征矩阵和行为特征矩阵数据集。以漏报率和误报率为评价指标,选取K-means、Naive Bayes、SVM和RF算法分别在两类数据集上实验。实验结果表明,与以语法特征矩阵作为数据集相比,行为特征矩阵在SQL注入攻击检测中具有更好的效果。此外SVM和RF检测效果较好,具有较低的漏报率和
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